<?xml version="1.0" encoding="utf-8" standalone="yes"?><rss version="2.0" xmlns:atom="http://www.w3.org/2005/Atom" xmlns:webfeeds="http://webfeeds.org/rss/1.0"><channel><title>revealjs on 林協霆醫師</title><link>/tags/revealjs/</link><description>林協霆醫師 (revealjs)</description><generator>Hugo -- gohugo.io</generator><language>zh-tw</language><image><url>https://htl.physician.tw/favicon-32x32.png</url><title>林協霆醫師</title><link>https://htl.physician.tw/</link><width>32</width><height>32</height></image><webfeeds:icon>https://htl.physician.tw/favicon-32x32.png</webfeeds:icon><webfeeds:logo>https://htl.physician.tw/android-chrome-512x512.png</webfeeds:logo><webfeeds:accentColor>5bbad5</webfeeds:accentColor><lastBuildDate>Sat, 28 Mar 2026 00:00:00 +0000</lastBuildDate><atom:link href="/tags/revealjs/index.xml" rel="self" type="application/rss+xml"/><item><title>causal-tut：以 Quarto Reveal.js 製作因果推論教學簡報</title><link>/blog/causal-tut-2026-03-28/</link><pubDate>Sat, 28 Mar 2026 00:00:00 +0000</pubDate><guid>/blog/causal-tut-2026-03-28/</guid><description>&lt;h2 id="introduction引言" >
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Introduction（引言）
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&lt;/h2>
&lt;p>因果推論已成為當代臨床研究的核心方法學，但對於僅接受過傳統生統訓練的醫師而言，從相關性過渡到因果的觀念門檻不低。本專案提供一份針對臨床研究者設計的因果推論教學簡報，涵蓋有向無環圖（DAG）、傾向分數方法與目標最大概似估計（TMLE）三大主題，目標是在一個工作坊內讓學員建立可遷移的因果思考骨架。&lt;/p>
&lt;h2 id="methods方法" >
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Methods（方法）
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&lt;/h2>
&lt;p>簡報以 Quarto 與 Reveal.js 製作，並以 R 為主要程式碼示範。每個主題皆遵循「概念 → 範例 → 程式 → 練習」四段結構：概念建立直覺、範例提供具體情境、程式以 R 演示分析、練習由學員自行嘗試。簡報中嵌入互動式圖表（DAG、平衡性圖、效應分布），降低靜態圖無法呈現的理解阻礙。&lt;/p>
&lt;p>設計重點在於「最少數學、最多直覺」：避免引入學員不熟悉的符號，改以圖示與比喻；當必要時，公式以「告訴你能看到什麼」而非「告訴你如何推導」的方式呈現。簡報源碼公開，便於後續其他教師基於此再製。&lt;/p>
&lt;h2 id="results結果" >
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Results（結果）
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&lt;/h2>
&lt;p>簡報已被作為工作坊主要教材使用，學員回饋顯示能在較短時間內掌握 DAG 思考、傾向分數的核心邏輯與 TMLE 的應用情境。Quarto Reveal.js 的形式同時支援線上閱讀、線下投影與 PDF 輸出，極大化教材的觸及範圍。&lt;/p>
&lt;h2 id="discussion討論" >
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Discussion（討論）
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&lt;/h2>
&lt;p>本專案展現了「將前沿方法學轉譯為臨床醫師語言」的教學努力。其貢獻在於降低因果推論的進入門檻，使更多臨床研究者能在自身研究中採用合理方法。限制方面，工作坊的時間限制使主題無法完全展開，仍須搭配進階閱讀；簡報中的範例為虛構情境，學員仍需自行將觀念遷移至真實研究。未來可擴展為完整課程系列，並結合 &lt;code>TMLE-explain&lt;/code> 動畫提供影音輔助。&lt;/p>
&lt;h2 id="連結" >
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&lt;/a>
連結
&lt;/div>
&lt;/h2>
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&lt;li>GitHub：&lt;a href="https://github.com/htlin222/causal-tut">htlin222/causal-tut&lt;/a>&lt;/li>
&lt;li>主要語言：R&lt;/li>
&lt;li>最後更新：2026-03-28&lt;/li>
&lt;/ul></description></item></channel></rss>